데이터는 현대 비즈니스 전략의 기초이자 AI 애플리케이션의 원동력입니다. 데이터는 의사 결정을 주도하고 운영을 최적화하며 개인화된 고객 경험을 생성하여 빠르게 진화하는 디지털 환경에서 기업이 경쟁력을 유지할 수 있도록 해줍니다. 최근 몇 년간 분산형 AI(DeAI)는 데이터 부족 문제와 중앙집중형 AI 시스템이 직면한 '블랙박스 딜레마'(데이터 수집, 처리, 처리 방식의 투명성 부족을 의미)에 대한 잠재적인 솔루션으로 많은 주목을 받았습니다. 및 사용)에 중점을 둡니다.
AI 개발에 있어서 데이터 수집은 가장 중요한 첫 단계입니다. 이 기사는 데이터 수집의 과제를 해결하는 데 초점을 맞추고 블록체인 기술과 암호화폐를 통한 분산형 접근 방식을 통해 이러한 과제를 해결할 수 있는 방법을 탐구합니다.
AI 애플리케이션에는 고품질 데이터 수집이 필수적입니다.
데이터를 활용하면 운영이 개선될 뿐만 아니라 새로운 비즈니스 기회도 창출됩니다. 보다 스마트한 AI 애플리케이션 개발부터 분산형 데이터 생태계 구축까지, 데이터와 AI를 중시하는 조직은 디지털 혁신 시대에 리더십 우위를 확보하게 될 것입니다.
의료부터 금융, 소매, 물류까지 모든 산업이 데이터를 통해 변화하고 있습니다. 의료 분야에서 AI 기반 데이터 분석은 금융 분야에서 진단을 개선하고 환자 결과를 예측할 수 있으며, 사기 탐지 및 알고리즘 거래에 도움이 됩니다. 소매업체는 고객 행동 데이터를 사용하여 맞춤형 쇼핑 경험을 제공합니다. 통찰력 공급망 효율성을 최적화합니다.
고품질 데이터 수집은 다음과 같은 다양한 시나리오에 적용될 수 있습니다.
고객 서비스: AI 기반 솔루션은 데이터를 사용하여 챗봇, 자동화된 응답 및 개인화된 상호 작용을 추진하여 고객 만족도를 높이고 비용을 절감합니다.
예측 유지 관리: 제조업체는 IoT 데이터를 사용하여 장비 고장을 예측하고 사전 조치를 취하여 가동 중지 시간을 줄이고 비용을 절감할 수 있습니다.
시장 분석: 기업은 시장 동향과 소비자 행동 데이터를 분석하여 제품 개발 및 마케팅 전략 결정을 위한 기초를 제공합니다.
스마트 시티: 센서와 장치로 수집된 데이터를 통해 도시 인프라를 최적화하여 교통 혼잡을 줄이고 공공 안전을 개선합니다.
콘텐츠 개인화: 미디어 플랫폼은 사용자 선호도를 기반으로 AI 모델을 통해 콘텐츠를 추천하여 사용자 참여 및 유지율을 향상시킵니다.
데이터 수집의 일반적인 과제
데이터 수집은 AI 개발의 핵심 단계이지만 AI 모델의 품질, 효율성 및 성공에 직접적인 영향을 미치는 많은 과제와 병목 현상도 수반됩니다. 자주 묻는 질문(FAQ)은 다음과 같습니다.
데이터 품질:
불완전성: 누락된 값이나 불완전한 데이터는 AI 모델의 정확성에 영향을 미칠 수 있습니다.
불일치: 여러 소스에서 수집된 데이터에는 형식이 일치하지 않거나 충돌하는 경우가 많습니다.
노이즈: 관련성이 없거나 잘못된 데이터는 의미 있는 통찰력을 희석시키고 모델을 혼란스럽게 할 수 있습니다.
편향: 대상 모집단을 대표하지 못하는 데이터는 편향된 모델로 이어져 윤리적, 실무적 문제를 일으킬 수 있습니다.
확장성:
데이터 볼륨 과제: 복잡한 모델을 교육하기 위해 충분한 데이터를 수집하는 것은 비용과 시간이 많이 소요될 수 있습니다.
실시간 데이터 요구 사항: 자율 주행 또는 예측 분석과 같은 애플리케이션에는 안정적이고 신뢰할 수 있는 데이터 흐름이 필요하며, 이는 장기적으로 유지하기 어렵습니다.
수동 주석: 대규모 데이터 세트에는 수동 주석이 필요한 경우가 많아 시간과 노동 병목 현상이 발생합니다.
데이터 액세스 및 개인정보 보호:
데이터 사일로: 조직은 데이터를 격리된 시스템에 저장하여 액세스 및 통합을 제한할 수 있습니다.
규정 준수: GDPR 및 CCPA와 같은 규정은 특히 의료 및 금융과 같은 민감한 분야의 데이터 수집 관행에 제한을 가합니다.
윤리적 문제: 사용자 동의 없이 데이터를 수집하거나 투명성이 부족하면 평판 및 법적 위험이 발생할 수 있습니다.
다른 일반적인 병목 현상으로는 다양하고 진정한 글로벌 데이터 세트의 부족, 데이터 인프라 및 유지 관리와 관련된 높은 비용, 실시간 및 동적 데이터 처리 문제, 데이터 소유권 및 라이선스 관련 문제 등이 있습니다.
데이터 수집 문제를 해결하는 단계
귀하의 비즈니스가 고품질의 신뢰할 수 있는 데이터를 수집하는 데 어려움을 겪고 있는 경우 궁극적으로 이러한 문제를 해결하려면 다음 최적화 프로세스를 고려하십시오.
비즈니스의 데이터 요구 사항 결정
AI 프로젝트의 데이터 요구 사항을 명확히 합니다.
어떤 문제를 해결하고 있나요? 비즈니스 과제를 식별합니다.
어떤 유형의 데이터가 필요합니까? 구조화된 데이터, 구조화되지 않은 데이터 또는 실시간 데이터인가요?
데이터는 어디서 얻을 수 있나요? 내부 시스템, 타사 공급업체, IoT 장치 또는 공개 데이터 소스?
데이터 품질에 투자하세요
신뢰할 수 있는 AI 출력을 위해서는 고품질 데이터가 중요합니다.
OpenRefine과 같은 도구를 사용하여 데이터 세트를 정리하고 전처리합니다.
정기적인 감사를 통해 데이터의 정확성과 완전성을 검증합니다.
데이터 소스를 다양화하여 편향을 줄이고 모델 일반화 가능성을 향상합니다.
자동화 및 통합 도구 활용
자동화를 통해 데이터 수집 프로세스를 간소화합니다.
MuleSoft 또는 Apache NiFi와 같은 플랫폼을 사용하여 서로 다른 시스템의 데이터를 통합합니다.
실시간 수집, 처리, 저장을 위한 데이터 파이프라인을 자동화합니다.
규정 준수 및 보안에 중점
개인 정보 보호법 준수를 보장하고 민감한 데이터를 보호합니다.
OneTrust와 같은 도구를 사용하여 동의 관리를 구현합니다.
데이터를 보호하기 위해 암호화 및 익명화 기술이 사용됩니다.
분산형 솔루션을 고려해보세요
분산형 데이터 수집은 많은 기존 병목 현상을 해결하기 위한 혁신적인 접근 방식을 제공합니다.
분산형 데이터 수집 시작
중앙 집중식 시스템에서는 사용되는 데이터의 소스가 불투명한 경우가 많으며, 데이터를 실행 가능한 통찰력이나 의사 결정으로 전환하는 프로세스가 숨겨져 있는 경우가 많습니다. 이러한 가시성 부족은 신뢰를 약화시키고 데이터 품질, 개인 정보 보호 및 잠재적 편견에 대한 우려를 불러일으킵니다. 분산형 AI는 분산형 네트워크를 활용하여 데이터 수집 및 처리를 보다 투명하고 책임감 있고 안전하게 만들어 이러한 문제를 해결합니다.
어떻게 작동하나요? 분산형 AI 솔루션은 종종 블록체인 기술을 기반으로 데이터 수집 인프라를 구축합니다. 이를 보다 개방적이고 투명한 인터넷이라고 생각하십시오. 블록체인에서는 수집된 모든 데이터와 그 처리 및 사용 방법이 불변하게 기록되어 투명성과 보안이 보장됩니다. 고객의 특정 데이터 요구 사항(예: 다양한 영어 악센트를 인식하기 위한 AI 음성 고객 서비스 교육, 건설 현장의 보안 검사 카메라 최적화를 위한 이미지 데이터 제공 등)에 따라 분산형 AI 플랫폼은 이러한 맞춤형 작업을 전 세계에 배포하여 참가자를 초대할 수 있습니다. 특정 장면을 사진으로 찍거나 짧은 음성 메시지를 녹음하는 등의 데이터를 제공합니다. 암호화폐 결제는 데이터 기여자에게 인센티브를 제공하고 기존 은행이 할 수 없는 병목 현상을 해결하기 위한 국경 간 소액 결제로서 여기에서 유용합니다.
기업이 분산형 데이터 수집을 시작하려는 경우 다음 단계로 시작할 수 있습니다.
현재 데이터 요구 사항 평가: 기존 데이터 수집 및 관리의 병목 현상을 식별합니다.
분산형 플랫폼 살펴보기: 확장 가능하고 안전하며 비용 효율적인 인프라를 제공하는 분산형 AI 솔루션을 평가합니다.
파일럿으로 시작: 특정 사용 사례에 대한 분산형 데이터 수집을 구현하여 효율성을 평가합니다.
AI 프로젝트와 통합: AI 모델 교육에 분산형 데이터를 사용하여 더 높은 품질의 통찰력과 예측을 보장합니다.
데이터 수집은 AI의 혁신적인 잠재력을 여는 관문이며 분산형 AI는 투명성, 다양성, 비용 효율성, 확장성 및 유연성을 향상하고 최적화하므로 미래 트렌드가 되어야 합니다. 기업이 더 일찍 행동할수록 빠르게 변화하고 점점 더 복잡해지는 AI 개발의 미래에 더 나은 위치에 있게 될 것입니다.
저자: Dr. Max Li, OORT의 창립자 겸 CEO이자 컬럼비아 대학교 교수
Forbes에 게재된 원본 기사:
https://www.forbes.com/sites/digital-assets/2024/12/23/how-to-solve-data-collection-challenges-for-your-businesss-ai-needs/
